Mit KI die Belegung von Bussen und Bahnen besser bestimmen

Vorhersagen zur Auslastung im ÖPNV sind ein wichtiges Mittel, um Fahrzeuge intelligent und Co2-effizient einzusetzen. iunera und mehrere ÖPNV Anbieter entwickeln daher zusammen Open Source-Technologie und KI-Anwendungen, um Belegungen besonders gut analysieren und zuverlässig vorhersagen zu können.

iunera fungiert dabei als Spezialist für Big Data und Künstliche Intelligenz und ist zusammen mit dem Bundesministerium für Digitales und Verkehr Initiator des ÖPNV Projektes. „Belegungsdaten haben in zwei Punkten eine große Bedeutung. Ein Punkt ist die Verbesserung der Abläufe und der Fahrplanungen. Der andere Punkt ist eine deutlich bessere Fahrgastinformation, welche dem Fahrgast eine bessere Entscheidungsgrundlage gibt.“, kommentiert dazu Frank Wruck, Geschäftsführer der Barnimer Busgesellschaft mbH. Die besondere Relevanz des Projektes wird dabei zusätzlich durch die Förderung durch das Bundesministerium für Verkehr und Digitale Infrastruktur unterstrichten.

Jochen Sander, Abteilungsleiter Verkehrsmanagement bei den Stadtwerke Oberhausen GmbH, sieht einen wichtigen strategischen Vorteil im Projekt: „KI-basierte Belegungsdaten haben einen Doppelnutzen, als wichtige Planungsgrundlage und zur Kundeninformation – und dies erst recht bei den zu erwartenden Fahrgastzuwächsen im Rahmen von Mobilitätswende und Deutschlandticket.“.

Der Einfluss solcher Parameter, wie zum Beispiel Ticketing Aktionen, Benzinpreisänderungen, Wetter oder Jahreszeiten machen das Projekt nach der Einschätzung von Dr. Tim Frey als Projektleiter der iunera besonders spannend. „Projektziel ist, eine transparente und übertragbare Softwareinnovation zu erzeugen, die einfache, transparente und kostengünstige Wege aufzeigt, wie Vorhersagen erstellt werden können“, so Frey weiter.

Als Zielgruppe werden im Projekt dabei besonders mittelgroße ÖPNVs gesehen, die Ihre Daten aufgrund der rechtlichen Verpflichtung der Mobilitätsdatenverordnung des Bundes verarbeiten müssen. „Mobilitätsdatenkonformität ohne viel Aufwand zu erzeugen und Mehrwerte aus den Belegungsdaten zu heben hilft unserer Planung, erhöht unsere Rechtssicherheit und kann unseren Fahrgästen auch einen direkten Nutzen bringen, zum Beispiel durch Informationen über aktuelle und zukünftige Fahrzeugauslastung.“, sagt Marc Bichtemann, Geschäftsführer der Kahlgrund-Verkehrs-Gesellschaft mbH dazu.

Wissenschaft und weitere Akteure können die Projektergebnisse durch deren Veröffentlichung nutzen und erweitern, wodurch zukünftig Initialisierungsaufwände und Entwicklungskosten für Vorhersagemechanismen eingespart werden können. Gleichzeitig bietet das Projekt einen hervorragenden Rahmen, um sich über Erfahrungen auszutauschen und Potenziale einer evidenzbasierten ÖPNV-Planung zu realisieren.

Über das Förderprogramm mFUND des BMDV

Im Rahmen der Innovationsinitiative mFUND fördert das BMDV seit 2016 datenbasierte Forschungs- und Entwicklungsprojekte für die digitale und vernetzte Mobilität der Zukunft. Die Projektförderung wird ergänzt durch eine aktive fachliche Vernetzung zwischen Akteuren aus Politik, Wirtschaft, Verwaltung und Forschung. Die Bereitstellung von offenen Daten erfolgt über die Mobilithek.